Показати скорочений опис матеріалу
dc.contributor.author | Подчашинський, Ю.О. | |
dc.contributor.author | Чепюк, Л.О. | |
dc.contributor.author | Воронова, Т.С. | |
dc.contributor.author | Бендюкевич, К.В. | |
dc.contributor.author | Заєць, Д.А. | |
dc.contributor.author | Podchashinskiy, Yu.O. | |
dc.contributor.author | Chepiuk, L.O. | |
dc.contributor.author | Voronova, T.S. | |
dc.contributor.author | Bendiukevych, K.V. | |
dc.contributor.author | Zaiets, D.A. | |
dc.date.accessioned | 2022-07-18T07:46:52Z | |
dc.date.available | 2022-07-18T07:46:52Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.uri | http://eztuir.ztu.edu.ua/123456789/8009 | |
dc.description.abstract | У статті розглядаються варіанти вибору ознак і критеріїв розпізнавання образів для обробки та ідентифікації растрових графічних зображень, одержаних у результаті оцифрування відеозображень з вимірювальною інформацією. Визначено оптимальні варіанти вибору з точки зору мінімізації числа обчислювальних операцій. Також важливою задачею під час комп’ютерної обробки візуальної (нетекстової) інформації є розпізнавання, ідентифікація і класифікація відеозображень, що представлені в різних форматах, в тому числі і у вигляді растрових графічних зображень. Під час роботи з реальними відеозображеннями з вимірювальною інформацією, що отримані в результаті введення відеосигналу у комп’ютер від зовнішнього джерела, виникає ряд викривлень, які можуть суттєво вплинути на процес розпізнавання й ідентифікації цих зображень. Звідси виникає задача оцінки впливу цих викривлень на якість розпізнавання й ідентифікації зображень з вимірювальною інформацією. Якість розпізнавання та ідентифікації растрових графічних зображень залежить від величини викривлень у зображенні з вимірювальною інформацією, які виникають у процесі його оцифрування і введення в комп’ютер. У свою чергу величина викривлень залежить від апаратного забезпечення і програмних засобів, що використовуються для введення відеозображень з вимірювальною інформацією. | uk_UA |
dc.language.iso | uk | uk_UA |
dc.publisher | Державний університет "Житомирська політехніка" | uk_UA |
dc.relation.ispartofseries | Технічна інженерія;1(89) | |
dc.subject | цифрове відеозображення | uk_UA |
dc.subject | вимірювальна інформація | uk_UA |
dc.subject | розпізнавання образів | uk_UA |
dc.subject | ідентифікація | uk_UA |
dc.subject | відеосигнал | uk_UA |
dc.subject | digital video image | uk_UA |
dc.subject | measurement information | uk_UA |
dc.subject | pattern recognition | uk_UA |
dc.subject | identification | uk_UA |
dc.subject | video signal | uk_UA |
dc.title | Аналіз цифрових відеозображень з вимірювальною інформацією та виявлення об’єктів вимірювань | uk_UA |
dc.title.alternative | Analysis of digital video images with measurement information and detection of measurement objects | uk_UA |
dc.type | Article | uk_UA |
dc.description.abstracten | The article investigates options for selecting features and criteria for pattern recognition for processing and identifying raster graphic images obtained as a result of digitizing video images with measurement information. Optimal choices are determined from the point of view of minimizing the number of computational operations. Another important task in the computer processing of visual (non-text) information is the recognition, identification and classification of video images presented in different formats, including in the form of raster graphic images. When working with real video images with measurement information obtained as a result of inputting a video signal into a computer from an external source, a number of distortions occur that can have a significant impact on the process of recognition and identification of these images. This raises the problem of assessing the impact of these distortions on the quality of recognition and identification of images with measurement information. The quality of recognition and identification of raster graphic images depends on the amount of distortion in the image with measurement information that occurs in the process of its digitization and input into a computer. In turn, the amount of distortion depends on the hardware and software used to input video images with measurement information. | uk_UA |